En muchas PYME de la industria existen fabricas con máquinas diferentes. Además, estás máquinas vienen de diferentes fabricantes. Así cada PYME tiene su portfolio de máquinas en la producción. Sin embargo, en el caso de que una PYME quiere empezar implantar herramientas de la industria 4.0 en sus líneas de producción la opción de sustituir todas las máquinas por nuevas máquinas adecuadas para el internet de las cosas saldría muy caro en términos de inversión, de optimización de procesos y de formación del personal.

Entonces que pueda hacer una PYME para lanzar la transformación digital sin una inversión inmensa. El siguiente ejemplo de una PYME del sector metalúrgico puede dar algunas pistas sobre un camino fiable.

Esta empresa tuvo también muchas máquinas viejas y de diferentes proveedores. Estas máquinas hacen piezas de metal según las especificaciones de los clientes. La empresa no era contenta con la eficiencia de los procesos. La empresa quería que los pedidos saldrían más rápidos de la producción. Pero para optimizar los procesos faltaban los datos. Comprar nuevas máquinas que trabajan con más velocidad tampoco parecía la solución.

Así la empresa empezó pensar en el tema de los datos y cómo conseguirlos. Las viejas máquinas no estaban conectado a la red y tampoco tenían dispositivos que ofrecían datos que hagan sentido.

La empresa no se rindió y continuó hablando con su equipo y los operarios de la producción.

Durante estas reuniones salía la información que los operarios detectaban según los sonidos de una máquina si una máquina necesitaba un ajuste pequeño o grande, un mantenimiento, un cambio de una herramienta o peor que una máquina estaba al punto de romperse.

Con está información la empresa profundizó con su equipo el tema de los sonidos de las máquinas. En paralelo buscó sensores que podrían servir para detectar estos sonidos.

Se instaló los sensores en algunas máquinas previamente seleccionadas para hacer una prueba.

Obviamente los sensores detectaban los sonidos de las máquinas. Pero el ultimo pasó importante era separar el sonido clave del ruido de los otros sonidos. También se tuvo que definir los criterios de eventos para tomar decisiones y medidas.

Así la empresa empezó pensar en el tema de los datos y cómo conseguirlos. Las viejas máquinas no estaban conectado a la red y tampoco tenían dispositivos que ofrecían datos que hagan sentido.

La empresa no se rindió y continuó hablando con su equipo y los operarios de la producción.

Durante estas reuniones salía la información que los operarios detectaban según los sonidos de una máquina si una máquina necesitaba un ajuste pequeño o grande, un mantenimiento, un cambio de una herramienta o peor que una máquina estaba al punto de romperse.

Con está información la empresa profundizó con su equipo el tema de los sonidos de las máquinas. En paralelo buscó sensores que podrían servir para detectar estos sonidos.

Se instaló los sensores en algunas máquinas previamente seleccionadas para hacer una prueba.

Obviamente los sensores detectaban los sonidos de las máquinas. Pero el ultimo pasó importante era separar el sonido clave del ruido de los otros sonidos. También se tuvo que definir los criterios de eventos para tomar decisiones y medidas.

Al final la empresa tuvo éxito con su esfuerzo y implantó los sensores en toda la fábrica. A partir de este momento los operarios pueden dedicarse 100% a su trabajo y los sensores detectan si una máquina necesita un ajuste, un mantenimiento, un cambio de herramienta etc. Además, los sensores ayudan que ninguna máquina se acerca al punto de romperse.

Con los resultados en sus manos la empresa avanzó más por ejemplo en la medición de la eficiencia de su producción midiendo el tiempo de las paradas voluntarias e involuntarias de sus máquinas. Con esta información y otras más la empresa pudo revisar sus procesos y optimizándolos basándose en datos reales.              

 Un cordial saludo,

Jens Blüm

Barcelona Puffin Consulting